美国

证券交易委员会

华盛顿特区 20549

6-K 表格

外国私人发行人的报告

根据1934年《证券交易法》第13a-16条或第15d-16条

2024 年 3 月

委员会文件编号：001-39530

英诺精准抗体有限公司

（将注册人姓名翻译成英文）

不列颠哥伦比亚省维多利亚市万锦街 3204-4464 号 V8Z 7X8

（主要行政办公室地址）

用复选标记表示注册人是否在表格20-F或40-F的封面下提交或将提交年度报告。

20-F 表格 ☐ 表格 40-F

以引用方式纳入

本6-K表格的内容以引用方式纳入注册人关于F-3表格的注册声明（文件编号333-273197）。

内容

2024年3月7日，ImmunoPrecise Antibodies Ltd.（“公司” 或 “IPA”）宣布开发基金会人工智能模型，该模型代表了生命科学研发的进步。该公司的模型通过先进的堆叠技术与BioStrand的专利HYFT技术结合了大型语言模型（LLM）的优势。HYFT能够精确定位生物序列中的 “指纹”，这使堆叠的LLM能够更具特异性地应用其庞大的知识库，从而获得更准确的预测和见解。这种整合标志着利用人工智能进行复杂生物数据分析和药物发现的关键时刻。

揭开 HYFT 技术的复杂性

BioStrand基金会人工智能模型成功的核心是其对HYFT专利技术的利用，这是一种复杂的框架，旨在识别和利用整个生物圈中的通用指纹™ 模式。这些指纹充当了关键的锚点，涵盖了将序列数据与结构数据、功能信息、书目见解等联系起来的详细信息层，是不同知识领域之间的绝佳连接器。BioStrand的平台核心建立在全面且不断扩展的知识图谱之上，绘制了6.6亿个数据对象中的250亿个关系，并将来自整个生物圈的序列、结构和功能数据与科学文献等书面文本联系起来，从而全面了解基因、蛋白质和生物途径之间的关系。

HYFT与堆叠式LLM的无缝集成使BioStrand AI模型能够解码复杂的蛋白质语言，从而解锁对抗体药物开发和精准医疗至关重要的见解。

大型语言模型（LLM）最初是为自然语言处理（NLP）开发的，也可以应用于 “蛋白质语言”，从而深入了解包括但不限于蛋白质结构预测、抗体结合优化和蛋白质诱变在内的任务。

要理解 “蛋白质语言”，必须检测有意义的单词和单词边界。这就是 HYFT 充当关键推动力的地方。通过利用HYFT的复杂计算能力，以前抽象的识别蛋白质序列中功能单元或 “单词” 的概念变得切实可见，从而可以进行精确的映射和分析。

高级基础人工智能模型采用一种称为 “LLM 堆叠” 的独特方法来智能地组合不同的 LLM，HYFT 与各种 LLM 中的特定功能相关联。用自然语言类比，这意味着人们能够根据词语的上下文来区分 “苹果” 的含义，换句话说，“苹果” 一词是指一种水果，而不是硅谷的先驱者 “苹果”。例如，在生命科学背景下，这些特征可能包括识别参与蛋白质结合的关键氨基酸残基或检测与疾病易感性相关的序列变异。HYFT利用HYFT网络和LLM堆栈对来自IPA管道子公司Talem Therapeutics的下一代测序数据进行聚类时发现了HYFT所利用的序列多样性。通过将LLM堆叠提供的各种特征纳入本研究，可以区分结合抗体和非结合抗体，即使它们具有相似的HYFT模式。

开创生命科学的新前沿

蛋白质语言中的 “词语边界” 概念为解开蛋白质结构和功能的复杂性提供了一种开创性的方法，填补了研究人员和药物开发人员知识库中的空白。通过实现对蛋白质内功能单元的精确识别和操作，这种创新方法为药物发现、基于蛋白质的疗法和合成生物学的进步铺平了道路。它不仅有望加速具有更高疗效和更低副作用的靶向治疗的开发，而且还将彻底改变蛋白质工程和设计。这种方法利用尖端的计算模型和分析技术，将显著缩短研发时间和成本。

推进药物发现和精准医学-LENS^ai™ 综合智能技术™

这种方法为药物发现、蛋白质工程和基于蛋白质的疗法的开发提供了强大的框架，从而彻底改变了生物技术和药物研究。HYFT技术对 “文字边界” 的应用尤其引人注目，因为它旨在显著加快研发过程。通过促进靶向治疗和创新疗法，HYFT技术缩短了开发时间和成本。

通过全面了解基因、蛋白质和生物途径之间的复杂关系，该模型为靶向疗法和个性化治疗策略的开发铺平了道路。

协作探索的未来

根据我们在生命科学界促进合作与创新的使命，我们很高兴地宣布，IPA首席执行官詹妮弗·巴斯博士将于今天3月7日参加H.C. Wainwright第一届年度基于人工智能的药物发现与开发虚拟会议^第四，2024。此次参与凸显了我们致力于领导关于人工智能驱动的生物学和医学解决方案未来的对话。

此外，我们很高兴地宣布，医学博士、BioStrand联合创始人兼创新主管Dirk Van Hyfte博士与我们尊敬的技术合作伙伴InterSystems一起参加了今年在佛罗里达州奥兰多举行的HIMSS® 24会议。我们将共同通过InterSystems的创新者介绍计划展示我们在医疗保健技术领域的最新进展。

我们的演讲将重点介绍我们开创性的用于多尺度生物数据集成的环球基金会人工智能模型。

我们邀请您加入我们的闪电宣传会议，届时我们将深入探讨环球基金会人工智能模型的功能和潜在影响。此外，我们欢迎您在3月12日HIMSS会议上的InterSystem展位#1361 上进行富有成效的对话^第四-14^第四, 2024.

关于ImmunoPrecise 抗体有限公司

ImmunoPrecise Antibodies Ltd.在北美和欧洲拥有多家子公司，包括Talem Therapeutics LLC、BioStrand BV、ImmunoPrecise Antibodies（加拿大）有限公司和ImmunoPrecise Antibodies（欧洲）有限公司（统称为 “IPA家族”）等实体。IPA家族是一个生物治疗研究和技术集团，利用系统生物学、多组学建模和复杂的人工智能系统来支持其在基于生物平台的抗体发现方面的专有技术。服务包括高度专业化、全连续性的治疗性生物制剂的发现、开发和外包许可，以支持其业务合作伙伴寻求针对最具挑战性的目标发现和开发新型生物制剂。欲了解更多信息，请访问 www.ipatherapeutics.com。

联系人：investors@ipatherapeutics.com

前瞻性信息

本新闻稿包含适用的美国证券法和加拿大证券法所指的前瞻性陈述。前瞻性陈述通常通过使用 “潜在”、“计划”、“预期” 或 “不期望”、“预期”、“估计”、“打算”、“预期” 或 “不相信” 等词语来识别，或此类词语和短语的变体，或声明某些行为、事件或结果 “可能”、“会”、“可能” 或 “将” 已采取、发生或已实现。本新闻稿中包含的前瞻性信息包括但不限于与市场预期结果、生命科学、药物发现和开发、LensAI、LLM、RAG或HYFT技术的整合和/或成功（包括其优势）相关的陈述，以及与IPA预期的收入来源增加和财务增长相关的声明。关于此处包含的前瞻性信息，IPA根据管理层当时认为合理的某些假设提供此类陈述和信息。

前瞻性信息涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素，这些因素可能导致此处所述的实际结果、业绩或成就与前瞻性信息所表达或暗示的任何未来业绩、业绩或成就存在重大差异。由于许多因素和风险，包括但不限于整合IPA的LENS的风险，实际结果可能与目前的预期存在重大差异^ai采用HYFT技术的平台可能无法取得预期的结果，包括降低开发及时性和成本在内的预期医疗保健收益，以及无法开发疗效更高、副作用更低的靶向治疗的风险，无法实现药物发现、基于蛋白质的疗法和合成生物学的益处的风险，此外，由于许多因素和风险，实际结果可能与目前的预期存在重大差异，正如公司年度报告中所讨论的那样注明日期的信息表2023年7月10日（可在公司简介www.sedar.com上查看），以及公司2023年7月10日的40-F表格（可在公司简介www.sec.gov上查看）。如果其中一项或多项风险或不确定性成为现实，或者前瞻性陈述所依据的假设被证明不正确，则实际业绩、业绩或成就可能与本新闻稿中包含的前瞻性陈述所表达或暗示的结果存在重大差异。因此，读者不应过分依赖本新闻稿中包含的前瞻性信息。本新闻稿中包含的前瞻性陈述自本新闻稿发布之日起作出，因此在此日期之后可能会发生变化。除非适用法律要求，否则公司不承担任何义务更新或修改我们或代表我们不时作出的任何前瞻性陈述，无论是书面还是口头的。

展览索引

签名

根据1934年《证券交易法》的要求，注册人已正式促使下列签署人代表其签署本报告，并获得正式授权。